想请教下各位大佬，目前 Flink CDC 是如何处理主键变更的呢？下游如何处理才能保证日志的顺序

在Flink CDC处理主键变更的场景中，主要涉及到几个关键环节来确保数据的一致性和顺序性：

1. 主键变更识别与处理：

   • Flink CDC通过捕获源数据库的变更数据 capture (CDC) 事件（如Insert, Update, Delete）来跟踪数据变化。当主键发生更新时，这通常表现为先删除旧记录（Delete事件），随后插入新记录（Insert事件）。
   • 在Flink SQL作业中，如果配置了如ChangelogNormalize算子，它会处理这些变更日志，对带有主键的数据变更进行标准化，确保基于主键的唯一性和准确性。例如，对于重复的变更事件，该算子能够去重并维护最新状态。

2. 下游保证顺序处理：

   • 要保证下游处理的日志顺序，特别是涉及到维表Join等操作时，可以利用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数。开启此功能后，在处理具有相同更新键（通常是主键）的消息时，会按照消息进入算子的顺序进行处理，从而维持特定主键相关事件的顺序性。
   • 当使用异步维表Join且输入是非更新流时，设置table.exec.async-lookup.output-mode='ALLOW_UNORDERED'和table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled='true'可以在保持正确性的同时优化吞吐性能。这种方式特别适用于那些需要基于主键顺序处理的场景，比如Sink前避免SinkMaterializer节点导致的性能瓶颈。

3. 状态管理与优化：

   • 状态管理是保证数据处理顺序和一致性的另一重要方面。例如，SinkUpsertMaterializer专门用于处理具有主键定义的结果表，确保upsert操作的有序性和唯一性，这对于下游消费数据时维持逻辑上的顺序至关重要。

综上所述，Flink CDC通过识别和标准化主键变更、结合特定配置下的异步维表Join策略以及高效的状态管理机制，共同作用以确保数据处理过程中的顺序性和一致性。特别是在处理高并发或复杂变换逻辑时，合理配置上述参数和组件是关键。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。